日立バンタラのCEO、シーラ・ロラ氏。
AI導入は周縁部から主流へと移行している。多くの組織が生成AIの試験運用を行い、エージェントシステムや、ロボティクスや自動化における物理的AIを探索し、予測分析や業界特化型アプリケーションへの投資を拡大している。しかし、多くの組織が「プロトタイプの煉獄」とも呼べる状態で足踏みしている。制約はもはやモデルやコンピューティングパワーへのアクセスではなく、ガバナンスにある。
あまりにも多くのイニシアチブが、AIが大規模に確実に結果を出すために必要な運用、倫理、セキュリティの基盤なしに開始されている。日立バンタラの2024年データインフラ状況レポートによると、IT責任者の37%がAI成功のための最大の懸念としてデータ品質を挙げている。しかし同調査の定性的な洞察からは、組織がスケールアップするにつれて、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスが依然として最優先事項であることが強調されている。
セキュリティとデータ品質はトレードオフとして扱われるべきではない。レジリエントなAIは両方を必要とする。さらに、リーダーはグローバルなデータプライバシー要件とデータ主権ルールも考慮する必要がある。これらのルールは情報の保存方法や、トレーニングのための使用場所を規定している。これらのルールはガバナンスにもう一層の複雑さを加え、国境を越えたデータ管理において先見性が求められる。
データ損失が壊滅的な結果をもたらす可能性のある業界では理解できることだが、精度を軽視することはAIの長期的な価値を損なう。パイロットプロジェクトを超えて進もうとする経営者にとって、3つの優先事項が際立っている：データファーストのアーキテクチャの構築、運用上の信頼の確立、責任あるスケーリングである。
データファーストのアーキテクチャを構築する。
周知の通り、AIモデルはそれを支えるデータの質に左右される。しかし多くの組織は、モデルのトレーニングに使用する前にデータの品質や正確性を検証していない。データファーストのアーキテクチャは、ストレージ、処理、アクセスを企業全体のガバナンス傘下に統合することでこの問題を解決する。これには透明性のための一元化されたメタデータ管理、ドリフトを検出する自動品質モニタリング、新しいデータソースが利用可能になった際にそれを受け入れる適応型パイプラインが含まれる。これらのパイプラインにプライバシー・バイ・デザインを組み込むことで、データが正確で信頼できるだけでなく、国境を越えたデータの移動を制限する主権要件を含む、グローバルなデータ規制のパッチワークにも準拠することが保証される。コーネル大学の研究によれば、AIシステムが高品質で信頼できるデータでトレーニングされると、その出力はより正確になるだけでなく、防御可能になる。これは特に規制環境において重要な考慮事項である。
運用上の信頼を確立する。
信頼はAI採用の通貨であり、それはパフォーマンスと透明性によって獲得される。これはAIが説明可能でなければならないことを意味し、推奨事項をステークホルダーが理解できる言葉で伝えられるようにする必要がある。また、すべての結果がその起源まで遡れるよう、意思決定の系統を維持する必要がある。そして、リスクが最も高い場所では人間の監視が統合されなければならない。
一部の組織はすでにAIの定期的な監査を実施しており、これはガバナンスを強化するだけでなく、従業員、顧客、規制当局に対してAIシステムが意図通りに機能していることを保証するステップである。同様に重要なのは、企業が従業員にAIを責任を持って効果的に使用するためのトレーニングに投資し、スタッフがその能力と限界の両方を理解することを確保することである。労働力全体でAIリテラシーを構築することは、新しいモデルを開発することと同じくらい重要である。リーダーとして、私たちはシステムだけでなく、それを取り巻くプロセスと人々に信頼が組み込まれていることを確保しなければならない。人々がシステムの完全性を信頼するとき、採用は自然に続く。
責任を持ってスケールする。
ブルッキングス研究所によると、AIを急いで本番環境に投入すると、通常、高額な手直しや評判の損害につながる。責任あるスケーリングは、展開の緊急性とセキュリティおよびガバナンス実践の成熟度のバランスを取る。システムが検証された後、このプロセスは明確な目標を持つパイロットを優先し、その後、測定された方法でスケールアップされた展開が続く。モジュラー設計により、システム全体を再構築するのではなく、機能を段階的にスケールアップすることができる。また、コンピューティング使用量の最適化やエネルギー効率の高いインフラの選択などの持続可能性への配慮は、環境への影響を減らしながら投資を将来に備えるのに役立つ。最初から主権を考慮することで、法律が変更された場合の高額な再設計も回避できる。
リーダーがAIの次の時代を成功に導く方法
問われているのは、もはやAIを構築できるかではなく、持続可能なAIを構築できるかである。
プロトタイプから本番環境への移行は一度のジャンプではなく、一連の慎重なステップであり、それぞれが健全なデータ実践、堅実な運用、スケールと同じ速度で進化するガバナンスに基づいている。また、チームが日常業務でAIを責任を持って適用するための適切なスキルを準備することも必要である。リードするのは、レジリエンスよりもスピードを優先するプレッシャーに抵抗する組織である。今後数年間、AIリーダーシップの真の試金石は、ファーストムーバーアドバンテージよりも、達成された成果の質と持続可能性、そしてそれらが喚起する信頼にあるだろう。
